Analítica de Datos usando Ciencia de Redes

Curso 2025-1: Duración: 12 Semanas, 36 Horas
Miércoles 6-9 p.m.

Información General

Las redes aparecen en prácticamente todos los entornos de la vida humana. Los seres humanos se organizan de manera natural construyendo redes (sociales, económicas, biológicas), nuestras familias y vecindarios son redes importantes para nosotros. Las organizaciones funcionan construyendo redes complejas e interconectadas de asociaciones comerciales y financieras. La salud pública se promueve a través de asociaciones y coaliciones de gobiernos. Las naciones están conectadas entre sí a través de sistemas de migración, comercio, etc. Por otro lado, las redes no humanas existen casi en cualquier lugar que mires, los genes y las proteínas interactúan entre sí a través de redes biológicas complejas, de la misma manera, el cerebro humano es una red compleja. El progreso social y científico es impulsado por un proceso de difusión de la innovación, mediante el cual la información se propaga a través de sistemas sociales conectados. La Ciencia de Redes ofrece un lenguaje común y varios métodos a través de los cuales diferentes disciplinas interactúan y tratan de resolver problemas comunes. Ofrece una metodología general y poderosa para modelar y representar interacciones simples y complejas. Este curso se enfoca en estudiar el marco conceptual y aplicado general de la ciencia de redes. Se estudiarán conceptos fundamentales, métodos comúnmente utilizados y de vanguardia. Los temas principales incluyen, medidas de centralidad de redes, modelos, algunos conceptos básicos de métodos estadísticos y de aprendizaje automático, y sus aplicaciones en contexto; asimismo, la resolución de problemas del mundo real se ilustrará mostrando varios ejemplos de manera práctica.

Profesor

M.Sc., Alfonso Meléndez Profesor Titular,Escuela Col de Ingeniería

Cronograma Semanal

	Descripción	Diapositivas	Cuadernos Jupyter	Material Addicional
Semana 1 Agosto 28	Introducción a la Ciencia de Redes	Diapositivas : ¿Qué es Ciencia de redes? ¡¡ Nuevo !! Diapositivas : Introducción a los Grafos Diapositivas : Redes, Conceptos Básicos ¡¡ Nuevo !! Diapositivas : Redes, Conceptos Básicos Español	Alfonso Melendez : ¡¡ Nuevo !! Redes Conceptos Básicos Networkx Filippo Menczer: Redes Conceptos Básicos Parte 1 Redes Conceptos Básicos Parte 2 Erika Legara : Introduction to Network Analysis	Artículos: Lectura las redes nos envuelven, Vito latora Videos: ¡¡Nuevo!!Fritjof Capra: Ciencia, Redes y Sistemas Vivos Master Class Video: The power of Network Science Video Basic Network Concepts: Andrew Beveridge Enlaces Internet: ¡¡ Nuevo!! Complexity explained
Semana 2 Septiembre 4	Medidas Centrales de redes	¡¡ Nuevo !! Medidas Centrales de redes Nuevo!! Análisis Local: Red De Investigación Nuevo!! Página Análisis Game of Thrones	ChatGpt: Preguntas para generar Cuaderno Centralidad Filippo Menczer Medidas de Centralidad Erika Legara: Medidas de Centralidad	Clasificación de Nodos: Cora Network Información Completa Cora Análisis de la red Social Reddit Material de Lectura : Propiedades Simples de Grafos Centralidades de un Grafo Videos: Andrew Beveridge Basic Centrality Measures (15 min) Algebraic Centrality Measures (11 min) Casos de estudio: 0. In video: Centrality in a Dolphin Network (3 min) 1. Local: Local Measures Medici Family 2. Global Global Measures Edward Platt
Semana 3 Septiembre 11	Medidas Globales de Redes	¡¡ Nuevo !! Medidas Globales de Redes Nuevo!! Análisis Global Red de Proteinas	Filippo Menczer Modelos de Redes 1 Erika Legara: Modelos de Redes 1	Redes: Análisis Red de Sabores (Flavors) Videos: Modelos de Red: Excellent!!! The Promise of Network Science, 2017 Erdos-Reny1 Model: Rand and Small World Networks Leskovec 26:45 Random Networks Lada Adamic Watts-Strogatz Model: Small Worlds Melanie Mitchell Small World Networks Andrew Beveridge Small Worlds Verisatium
Semana 4 Septiembre 18	Modelos de Redes	¡¡ Nuevo !! Diapositivas Modelos de redes	Filippo Menczer : Modelos de Redes 2 Erika Legara: Modelos de Redes 2	Reading material: Filippo Menczer Network Models Van Steen Random Models Labs: Models Netlogo Labs Videos: Barabasi-Albert model: Scale Free Distrib Mel. Mitchell P1 Scale Free Distrib Mel. Mitchell P2 Preferential Model Katherine Carl Generative Models: Leskovec
Semana 5 Septiembre 25	Comunidades en redes	Diapositivas: Homofilia y Comunidades Inglés Diapositivas: Homofilia y Comunidades Español	Filippo Menczer : Particiones y Comunidades	Material de Lectura: Filippo Menczer Communities Videos: Leskovec Community Structure in Networks 2019 Leskovec Community Detection in Networks 2021 Leskovec Network Communities 22 min 2021 Jure Leskovec Louvain Algorithm Jure Leskovec Detecting Overlapping Communities Beveridge: Modulatity and the Louvain Method Labs: Netlogo Lab Sancho
Semana 6 Octubre 2	Difusión y Vulnerabilidad	Video Semana 6 : !!! Nuevo Video Difusión y Vulnerabilidad Inglés (Colocar subtítulos en Español) 1.Difusión en redes: 00:00:00-1:06:30 (66 min) 2.Difusión Compleja: 1:07:00-1:20:20 (13 min) 3.Vulnerabilidad: 2:30:23-2:54:30 (24 min) Diapositivas Difusion y Vulnerabilidad Inglés Diapositivas Difusion y Vulnerabilidad Español	Material de Lectura: Videos: Node Embeddings: Katherine Carl Network Robustness Network Robustness and Resilience Labs: Lab Difusion Netlogo	!!!!!!!!!Nuevo Análisis Completo de una red Social Grande!!!!! 1. Slides Análisis red Social Grande 2. Enlace al cuaderno Jupyter 3. Red FaceBook Adicional: Ejemplo NodeEmbedding Node2Vec Stamile

Libros

Libros de Referencia

1. Filippo Menczer, A first course in Network Science

2. Michelle Coscia, Atlas for the network Scientist

3. Albert Lazslo Barabasi, Network Science

Libros Adicionales

1. Mark Newman: Networks an Introduction

2. Klienberg, Easley Networks Crowds and Markets

3. Van Steen,Graph Theory and Complex Networks

4. Dan Centola , How Behaviour Spreads

5. Duncan Watts, Six Degrees of Separation

6. John Scott, Social Network Analysis

7. Barabasi,Watts,Newman The Structure and Dynamics of Networks

8. Goodfellow Ian, Bengio Yosfua, Deep Learning

Disclosure Books(Libros de Divulgación)

1. Christakis,Fowler Conectados

2. Matthew Jackson, the human network

3. James Surowiecki, The Wisdom of Crowds

4. Mark Buchanan, Nexus

5. Barabasi, Linked

Tesis de Maestría

Knetch, Friendship selection and Friendship Influence

Zhuo Chen, Agent Based model For Diffusion in Networks

Contreras, Detección de Comunidades en Redes

Redes en Pocas Palabras

Borgatti, Network Analysis in the Social Sciences

NetSciEd, Network Literacy

Newman, Structure of Complex Networks

Libros que usan Networkx

Edward Platt, Network Science with Python

Dmitry Zynoviev, Complex Network Analysis

Hiroki Sayama,Modeling and Analysis of Complex Systems

Maxsin Tsvetovat, Social Network Analysis for Startups

Libros que usan Igraph

Douglas Luke, A user Guide to network Analysis in R

Katherine Ognyanova, Network Analysis and Visualization with R

Kolaczyk, Statistical Analysis of network Data

Artículos

1. Clasicos

1. Watts, Strogatz : Collective Dynamics of small world Networks,1998

2. Albert Barabasi, Error and Attack Tolerance of Complex Networks,1999

3. Bocatelli,: Complex Networks, Structure and Dynamics

4. Moreno, Sociometry in the Classrooom, 1943

5. Mark Granovetter, The Strength of Weak Ties, 1973

6. Lada Adamic, The Small World Web, 1999

7. Nicholas Christakis, The Spread of Obesity, 2007

8. Alexander Vespignani Epidemic Spreading in Scale Free Networks
   
   
   
   

2. Redes Sociales

1. Christakis, Sensors for Early Detection

2. Jakob Moreno: Sociology in the classroom

3. Kleinberg : The link Prediction problem for social networks

Artículos de Investigación

1. Mark Newman

1. Mathematics of networks

2. The structure and function of networks

3. The structure and function of complex networks

4. Luseeau Newman : Identifying the role that animal plays in their social networks

2. Alex Bavelas (MIT)

1. Communication patterns in Task Oriented Groups, 1950

2. Experiments on the Alteration of Group Structures, 1965

3. Un ejercicio didáctico sobre transmisión de Información

3. Jennifer Neville

Data Mining in Social Networks

Dependency Networks for Relational Data

Link Strength in Social Networks

Relational Dependency networks

Relational Knowledge to Discover Frauds

4. Difusión en Redes

Cursos en Línea

¡¡ Nuevo !! Graph Machine Learning

Graph Neural networks, Hands on

Ciencia de redes

John Mcculloch, Introduction to Social Media Analytics

Kleingberg, Networks ,Crowds and Markets

Matthew Jackson, Economic Networks Coursera (Free)

Aaron Clauset, Network Science

Andrew Beveridge, Short Course

Paul Ribeiro, Network Science 2022, Porto University

Hiroki Sayama, Advanced Topics in Network Science 2021

Social and Economic networks

Curso network Science lada Adamic

Curso network science Denis Helic

Curso network science Leonid Zukhov

Redes Sociales

Dan Centola, Network Dynamics of Social Behaviour

Jennifer Golbeck, INST663 Socila Media Analysis, Maryland College park

Machine Learning for Graphs

Jure Luskovec, Machine learning for graphs, Stanford University 2019

Sistemas Complejos

Peter Sheridan, Complex systems Vermont University

Remy Cazabet, Complex Networks-Network Science

Mark newman, Complex Systems 2017

Machine learning

Andrew Ng, Machine Learning Full Course

Videos

Nuevos

Network of the Witches

Videos Informativos

1. Flight Patterns

2. Alan Turing Institute

3. Nicholas Christakis Social Networks

4. Documental the promise of network science 2017

5. Bernie Hogan Alan Turing Inst Network Analysis

6. The Human Network Matthew Jackson Google Talks

7. Conference Raissa di Souza Santafe Institute

8. Dan Centola Complex Contagions Santafé Institute

9. Mark Newman Conference in Alan turing Institute

10. Mark Newman Conference in Michigan about physics of complex systems

Enlaces de Internet

Actividades Interactivas

¡¡¡¡ New Complexity Explorables !!!!!! (Nicky case ):

Graphs:

Interactive Graph Theory

Networks:

The Wisdom and Madness of Crowds
Opinion Dynamics

Random Walks
Random Walks and Diffusion

The Giant Component
!!New!!! Going Critical
Network Growth (Clustershuck)
Communities in Weighted Networks Preferential Attachment

The SIRS Epidemic Model
Network Vaccination
Going Critical
OutBreak
Corona Simulator
Making Sense of Covid19

Miscelanea:

FireFlies
Herd Immnuniy
Horde of the Flies
Swarmalators
The Schelling Model
Percolation on a Lattice
Parable of the Polygons
Exploring Emergence

Páginas Web

Social Networks in Movies

A networked SIR Model, Animation

Small Worlds Veritasium

Organizational Networks

Network Animations, NetworkPages.nl

Networks without words Alfonso Meléndez

Lada Adamic Web Page

Awesome Network Analysis Francois Briatte

Networks Demystified, Scott Wengart

Albert-Laszlo Barabasi Network Science

Journal of Complex networks

The InterActome Atlas

Awesome Resources of Graph Neural Networks

Petar Veličković, Graph Neural Netwok Resources (Twitter)

Aleska Gordic, Graph Attention Networks, pyTorch

Predicting Links in a Network with Networkx

A Gentle Introduction to Graph Neural Networks

Network Animations

Visualising the dynamics of character networks

Network Animations

Datasets

¡¡ Nuevo !! Papers With Code: Graph Data Sets

Social Networks

Economic Networks

Biological Networks

Technological Networks

Transportation Networks

Other networks

Herramientas Computacionales

1. Netlogo

NetLogo Web Site

NetLogo Interactive Dictionary

2. Networkx

NetworkX Web Site
Excelent Networkx Tutorial

Tutorial Hiroki Sayama

3. Gephi

Gephi Web Site

Gephi Tutorials

Network Analysis with Gephi

4. igraph

igraph Web Site

Excellent igraph Tutorial

Proyectos

Proyectos con Datasets

Redes + Artículos de Investigación

Projects Other Universities

Proyectos Jure Leskovec Course 2009